И из-за этого в Airflow невозможно покрыть все потребности в интеграциях. В эпоху мгновенного удовлетворения и быстрого принятия решений компаниям необходим доступ к самым последним данным, чтобы оставаться конкурентоспособными. Инструменты ETL предлагают возможность интеграции потоков данных в реальном времени, что позволяет вам быстро реагировать на меняющиеся обстоятельства и тенденции. Доступ к данным в режиме реального времени дает вашему бизнесу конкурентное преимущество, поскольку вы можете принимать гибкие решения на основе самой актуальной доступной информации.

Как вариант можно продолжать пользоваться Airflow в качестве планировщика и интегрировать его с двумя другими опенсорсными продуктами, которые лучше подходят для ELT пайплайнов – Airbyte для EL-шагов и dbt для T-шагов. А с dbt вы можете преобразовывать данные в SQL-скриптах на стороне вашего хранилища данных и избежать поддержки зависимостей между таблицами в DAG Airflow. Так как он широко распространен, многие используют операторы передачи и преобразования данных для планирования и создания ETL и ELT пайплайнов. Мы рассмотрели какие могут возникнуть трудности в Airflow при создании DAG для полной перезагрузки данных и инкрементального обновления. Еще больше проблем с тем, что источники и приемники жестко связаны в операторах передачи.

Конвейер данных против ETL

Обработка каждого типа данных наиболее эффективным и практичным способом может оказаться сложной задачей. На этом этапе необработанные (структурированные и частично структурированные) данные из разных источников извлекаются и помещаются в промежуточную область (временную базу данных или сервер) для последующей обработки. 3) Данные загружаются в хранилище, озеро данных или систему бизнес-аналитики.

• Они находятся между исходной системой (например, CRM-системой) и целевой системой (хранилищем данных).
• Это системы корпоративного класса, которые применяются, чтобы привести к одним справочникам и загрузить в DWH и EPM данные из нескольких разных учетных систем.
• При этом строится сложная структура данных – OLAP-куб, включающий таблицу фактов, по которым делаются ключевые запросы и таблицы агрегатов (измерений), показывающие, как могут анализироваться агрегированные данные.
• Перемещение данных от источника к получателю называют потоком данных.

Однако в ETL вам необходимо преобразовать данные, прежде чем вы сможете их загрузить. Поскольку этап преобразования не происходит до тех пор, пока данные не поступят в хранилище, это сокращает время, необходимое для загрузки данных в их финальное место хранения. Нет необходимости ждать, пока данные очистятся или иным образом будут изменены, и им нужно только один раз войти в целевую систему. А вот ELT требует, чтобы вы сначала загрузили конфиденциальные данные.

Корпоративные инструменты ETL

Затем примите или получите эти данные из различных источников в необработанном виде. Однако по мере развития технологий хранения и обработки данных, лежащих в основе etl это хранилищ данных, стало возможным проводить преобразования внутри целевой системы. Процессы ETL и ELT включают в себя области технологической подготовки.

Каждый облачный провайдер включает операторы для передачи данных для большинства популярных систем в их облаке. В документации поставляемых пакетов можно найти список операторов и хуков, реализованных вне ядра Airflow. Вы можете посмотреть все 60 операторов передачи в этой табличке, собранной по источникам и приемникам. Ниже приведена хордовая диаграмма со всеми возможными потоками данных, реализуемыми операторами Airflow. Как мы видим, не существует соглашения о том, как настраивать полную перегрузку и инкрементальное обновление для каждого оператора передачи.

No-code ETLкак это поможет вам?

AppMaster – это платформа нового поколения без кода для автоматизации бизнес-процессов и создания нативных приложений для веб и мобильных устройств с генерацией кода. Добавление правил преобразования также является одним из способов, с помощью которых ETL может помочь вам. Очистка, реструктуризация, разделение или удаление наборов данных возможны для обеспечения предоставления обновленной и актуальной информации. Проверка качества извлеченных данных также возможна путем применения некоторых простых правил к процессу. Для модернизации или изменения текущей карты данных или пути проведения ETL, no-code инструменты могут оказать большую помощь. При ручном кодировании вам придется переделывать весь процесс кодирования для получения более нового кода.

Современные инструменты ETL разработаны таким образом, чтобы быть адаптируемыми и гибкими для удовлетворения постоянно меняющихся требований к данным и технологиям. Большинство поставщиков инструментов ETL постоянно обновляют функциональные возможности и добавляют соединители в соответствии с новыми технологиями и передовыми практиками. AWS Glue — это бессерверный сервис интеграции данных, который упрощает пользователям-аналитикам поиск, подготовку, перемещение и интеграцию данных из множества источников для анализа, машинного обучения и разработки приложений. Если у вас большие объемы данных, вы можете периодически собирать изменения данных загрузки в пакеты.

ETL и витрины данных

ETL стал популярным в 1970-х годах, когда компании начали работать с мэйнфреймами для хранения транзакционных данных по всем своим операциям. В результате возникла необходимость в эффективной интеграции всех этих данных. Это скорее R&D-решение, полученное дата-аналитиком в процессе исследования исходных данных. Вопрос оптимизации будет решен дата-инженером во время создания полноценного ETL-процесса. Sybase ETL Development — инструмент с графическим интерфейсом для создания и проектирования проектов и заданий по преобразованию данных.

Кроме того, эти инструменты имеют такие возможности, как профилирование и очистка данных. Поэтому ETL – это не только процесс переноса данных из одного приложения в другое, но и инструмент подготовки данных к анализу. GoldenGate Цифровая трансформация часто требует перемещения данных из мест их сбора в места, где они необходимы. Для упрощения этого процесса разработано решение GoldenGate. https://deveducation.com/ Oracle GoldenGate — это решение для высокоскоростной репликации данных с целью интеграции в режиме реального времени между гетерогенными базами данных, расположенными локально, в облаке или в автономной базе данных. GoldenGate повышает доступность данных без ущерба для производительности системы, обеспечивая доступ к данным в режиме реального времени и оперативную отчетность.

Инкрементное извлечение

Skyvia — это платформа ETL, которая позволяет предприятиям автоматизировать извлечение данных из различных источников, выполнять преобразование данных и загружать их в целевые места назначения для интеграции и обработки данных. Он поддерживает ряд источников данных и предлагает возможности сопоставления и преобразования данных. Извлечение, преобразование и загрузка (ETL) – это расширение извлечения, преобразования и загрузки (ETL), которое меняет порядок операций.

Интеграция данных в реальном времени — еще одно ключевое приложение ETL, особенно полезное, если вашему бизнесу необходимо мгновенно реагировать на изменение потоков данных. Конвейеры ETL можно оптимизировать для непрерывного извлечения, преобразования и загрузки данных по мере их создания. Следовательно, вам необходимо очистить, обогатить и преобразовать свои источники данных, прежде чем объединить их в анализируемое целое. Таким образом, ваша платформа бизнес-аналитики сможет анализировать данные для получения аналитических сведений. ETL упрощает и расширяет процесс извлечения необработанных данных, рассредоточенных по многочисленным системам, в хранилище данных.